Neuere Forschungsergebnisse legen nahe, dass Ozon in der mittleren Atmosphäre (10 bis 90 km) von der oberen Atmosphäre beeinflusst werden kann, durch Absinken von NOx (N, NO, NO2) aus Quellregionen in der unteren Thermosphäre (90 bis 120 km) im polaren Winter. Da Ozon eine der wesentlichen strahlungsaktiven Substanzen in der mittleren Atmosphäre ist, können Änderungen im Ozonbudget Temperaturen und Zirkulation der Atmosphäre bis zum Erdboden herunter beeinflussen. Da die Stärke dieser thermosphärischen Einträge mit der geomagnetischen Aktivität variiert, stellen diese winterlichen NOx-Zunahmen einen möglichen Mechanismus der Sonne-Klimakopplung dar. Derzeit sind gängige Chemie-Klimamodelle aber nicht in der Lage, die Quellregion des NOx in der unteren Thermosphäre und den Transport in die mittlere Atmosphäre im polaren Winter realistisch zu simulieren. Um diese Kopplung von der oberen Atmosphäre in die mittlere und untere Atmosphäre in den Modellen realistisch darzustellen, ist eine gute Darstellung der primären Prozesse notwendig: Änderungen der chemischen Zusammensetzung durch präzipitierende Elektronen aus der Aurora, Joule-Heizen, und das daraus folgende Kühlen im infraroten Spektralbereich sowie die Anregung von Schwerewellen. Da in der unteren Thermosphäre angeregte Schwerewellen sich nach oben ausbreiten, kann der letztgenannte Prozess auch einen Einfluss auf die Umgebung von Satelliten in niedrigen Orbits haben. In dem hier vorgeschlagenen Projekt werden wir das gekoppelte Chemie-Klimamodell xEMAC verwenden, welches in seiner derzeitigen Konfiguration bis in die untere Thermosphäre (170 km) reicht, um den Einfluss der verschiedenen mit geomagnetischer Aktivität verbundenen Prozesse auf den Zustand der unteren Thermosphäre, und deren Darstellung in Chemie-Klimamodellen, zu untersuchen. Dazu wollen wir in Zusammenarbeit mit unserem Kooperationspartner an der Jacobs-Universität Bremen die zeitliche und räumliche Variation von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag im Modell durch Beobachtungen des Swarm-Instrumentes vorgeben. Sowohl geomagnetisch ruhige als auch sehr aktive Zeiten sollen untersucht werden. Das Modell wird im Rahmen dieses Projektes weiter nach oben erweitert werden, um voraussichtlich in der zweiten Phase des SPPs auch den Einfluss auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen. Der modellierte Einfluss von geomagnetischer Aktivität soll durch adäquate Beobachtungen validiert werden, und Modellergebnisse werden analysiert, um den Einfluss von Joule-Heizen und Teilchenniederschlag auf die chemische Zusammensetzung, Temperatur, und Zirkulation der unteren Thermosphäre sowie deren Kopplung einerseits in die untere und mittlere Atmosphäre, andererseits in die obere Atmosphäre, zu untersuchen. Ziel dieses Projektes ist es, das Verständnis von Sonne-Klimakopplung und die Darstellung der beteiligten Prozesse in Chemie-Klimamodellen zu verbessern, sowie geomagnetische Einflüsse auf die Umgebung von Satelliten zu untersuchen.
Past, present and future rainfall erosivity in central Europe calculated from convection-permitting climate simulations in COSMO-CLM using emission scenario RCP 8.5. A description of the dataset and methodology is given in the article "Past, present and future rainfall erosivity in central Europe based on convection-permitting climate simulations" by Magdalena Uber et al. (2024) in Hydrology and Earth System Sciences (https://doi.org/10.5194/hess-28-87-2024).
Objective weather types of Deutscher Wetterdienst derived from different Reanalysis and Global Climate Model simulations for the control run (1951-2000) and the projection period (2000-2100). On the one hand, the dataset is useful for evaluation of representative circulation statistics in Central Europe, on the other hand, for the analysis of future weather types due to climate change. Added temperature and precipitation data allow to study the weather type effectiveness for these important climate parameters.
BfG MapService 'CC_GAR_Prec_2000_2100', OGC:WMS 1.3.0; The maps and data sets summarise climate change information resulting from a well defined ensemble of 14 regional climate simulations (mainly based on EU-ENSEMBLES) for periods 2021 to 2050 and 2071 to 2100. The information are expressed as change of air temperature and precipitation with respect to the simulated present (1971-2000) averaged over meteorological seasons and 50km grid boxes. Based on the ensemble, a high, central and low estimate of the possible future development is given.
BfG MapService 'CC_GAR_Temp_2000_2100', OGC:WMS 1.3.0; The maps and data sets summarise climate change information resulting from a well defined ensemble of 14 regional climate simulations (mainly based on EU-ENSEMBLES) for periods 2021 to 2050 and 2071 to 2100. The information are expressed as change of air temperature and precipitation with respect to the simulated present (1971-2000) averaged over meteorological seasons and 50km grid boxes. Based on the ensemble, a high, central and low estimate of the possible future development is given.
Der Klimawandel ist eine der Hauptherausforderungen für die Menschheit im 21. Jahrhundert. Seine Auswirkungen sind vielschichtig wobei der anwachsende Massenverlust von Gletschern außerhalb der großen Eisschilde sowie deren bedeutender Beitrag zum Meeresspiegelanstieg zu den am stärksten hervorstechenden zählt. Diesbezüglich sind die Gletscher und Eiskappen der Arktis aufgrund ihres großen Volumens und ihrer großen Oberfläche, die als Kontaktfläche zum Klima- und Ozeanantrieb und damit zum Klimawandel selber fungiert, von besonderer Bedeutung. Da die Arktis darüber hinaus diejenige Region der Erde mit dem höchsten, prognostizierten, zukünftigen Temperaturanstieg ist, wird erwartet, daß sich die Bedeutung der arktischen Eismassen für den Meeresspiegelanstieg auch in Zukunft fortsetzt oder sogar noch steigern wird.Die großen Gletscher der Nordpolarregion umgeben den arktischen Ozean in ähnlichen Breitenlagen, weisen aber in jüngster Zeit ein inhomogenes Verhalten auf. Diese Tatsache legt eine räumliche Variabilität der klimatischen und ozeanischen Antriebsmechanismen der Gletschermassenbilanz innerhalb der zirkumarktischen Regionen nahe und offenbart damit die Diversität der Einflüsse des Klimawandels. Bezüglich der Variabilität der Antriebsmechanismen weist Svalbard in der Arktis eine einzigartige Lage auf. Es liegt an der Grenze zwischen kalten, polaren Luftmassen und Ozeanwassern und den Einflüssen des Westspitzbergenstroms, welcher der hauptsächliche Warmwasserlieferant für das arktische Umweltsystem ist. Darum verspricht das Erforschen der Reaktionen der Gletscher auf Svalbard auf die Veränderlichkeit des Klima- und Ozeanantriebs bedeutende Einblicke in die komplexe Kausalkette zwischen Klimawandel, der Variabilität der Klima- und Ozeanbedingungen in der Arktis und der Reaktion der arktischen Landeismassen. Das Ziel des Projektes ist es eine zuverlässige Abschätzung der räumlichen und zeitlichen Variabilität der klimatischen Massenbilanz aller Gletscher und Eiskappen auf Svalbard zu erreichen und diese mit dem Klima- und Ozeanantrieb in Verbindung zu setzen. Dazu wird ein räumlich verteiltes, von statistisch downgescalten Klimadaten angetriebenes Model zur Berechnung der klimatischen Massenbilanz aufgesetzt. Die Massenbilanz aller Gletscherflächen auf Svalbard wird für den Zeitraum 1948-2013 modelliert und die zeitlich variablen Felder von Ablation, Akkumulation, wiedergefrorenem Schmelzwasser und klimatischer Massenbilanz für anschließende geostatistische Studien genutzt. Diese Studien werden potentielle Einflüsse der raumzeitlichen Variabilität von großräumigen Mustern des Luftdrucks, der Meereisbedeckung und der Meeresoberflächentemperatur auf die Variabilität der Gletschermassenbilanz auf Svalbard identifizieren und analysieren. Auch Telekonnektionen zu fernen Modi der atmosphärischen Zirkulation werden durch Studien bezüglich der potentiellen Einflüsse verschiedener atmosphärischer Zirkulationsindizes in die Betrachtungen einbezogen.
Stabil geschichtete atmosphärische Strömungen sind typischerweise durch schwache, intermittierende und anisotrope Turbulenzen, Gravitationswellen, Low-Level-Jets und Kelvin-Helmholtz-Instabilitäten gekennzeichnet. Diese Phänomene erschweren maßgeblich sowohl zuverlässige numerische Simulationen als auch Messungen stabiler Grenzschichten (SBL). Auch wird die Physik der Intermittenz von Turbulenz nicht ausreichend verstanden. Das führt unter anderem zu speziellen Problemen in der Darstellung der stabilen atmosphärischen Grenzschicht in Wetter- oder Klimamodellen. Es ist das Ziel des Projekts, das physikalische Verständnis der Intermittenz von Turbulenz unter sehr stabilen Bedingungen zu verbessern. Dazu sollen neue statistische Methoden zur Analyse von existierenden Datensätzen mit stabil geschichtetem Hintergrund nebst neuen stochastischen Parametrisierungen für die SBL entwickelt und in Wetter- oder Klimamodellen genutzt werden. Die Identifikation spezifischer physikalischer Mechanismen intermittierender Turbulenz wird durch eine Vielzahl nichtturbulenter Bewegungen in stabil geschichteten atmosphärischen Strömungen erschwert. Letztere können beispielsweise Sägezahn-Konvektionsmuster, Wellen oder Mikrofronten aufweisen. Es gibt Hinweise darauf, dass solche Bewegungen Auslöser für Intermittenz von Turbulenz sein können, jedoch fehlen Kenntnisse über die Art der Bewegungen und in welchem Ausmaß sie turbulentes Mischen beeinflussen. Einige Fallstudien deuten darauf hin, dass es ein Wechselspiel zwischen großskaligen atmosphärischen Strömungsmerkmalen (auf sogenannten Submesoskalen) und dem Einsetzen von Turbulenz gibt. Um unterschiedliche physikalische Mechanismen turbulenten Mischens zu untersuchen, werden wir mit statistischen Methoden geeignete stochastische Parametrisierungen entwickeln. Ansätze wie Hidden-Markov-Modelle und nichtstationäre, multivariate, autoregressive Faktormodelle (VARX) sollen die Interaktion zwischen niederfrequenten und turbulenten Bewegungen bestimmen. Statistische Methoden erlauben eine Datentrennung in Hinblick auf metastabile Zustände, wie etwa ruhige und turbulente Perioden in einer geschichteten Atmosphäre. Unsere spezifischen Zielsetzungen sind:1. Neuartige Anwendung meteorologischer Zeitreihenanalysetechniken auf existierende Datensätze mit dem Ziel, die Nichtstationarität der Interaktion zwischen nichtturbulenten Bewegungen und Turbulenz in der sehr stabilen Grenzschicht zu untersuchen.2. Identifikation von Interaktions-Regimen zwischen verschiedenen Bewegungsskalen nebst Charakterisierung turbulenter Transporteigenschaften in verschiedenen Regimes.3. Entwicklung stochastischer Modelle für sehr stabile intermittierende Turbulenz. Hier sollen bisherige Erkenntnisse über physikalische Abhängigkeiten der Intermittenz verwendet werden.4. Verwendung der stochastischen Modelle zur Erzeugung realistischer Einströmungen als Eingabe von Large-Eddy-Simulationen mit dem Ziel intermittierende Turbulenz zu generieren.
Wechselwirkungen zwischen dem Ozean und der Troposphäre sind für viele Prozesse in beiden Systemen wichtig. Ein Schlüsselprozess stellt der Austausch von Spurengasen zwischen der Atmosphäre und dem Ozean dar. Die Emission von Dimethylsulfid (DMS) stellt die größte natürliche Quelle für reduzierten Schwefel in die Atmosphäre dar. Dort kann DMS zu Schwefeldioxid, Schwefelsäure oder Methansulfonsäure oxidiert werden. Diese Verbindungen sind wichtige Vorläufersubstanzen für sekundäre Aerosole, die den natürlichen Strahlungshaushalt und die Wolkenbildung beeinflussen können. Die chemische Prozessierung, d.h. die sekundäre Bildung und Oxidation von DMS-Oxidationsprodukten, ist jedoch noch immer schlecht verstanden. Daher ist die Implementierung in aktuelle Multiphasenchemiemechanismen und Klimamodellen begrenzt, wodurch die aktuellen Vorhersagen noch sehr unsicher sind. Um die bestehenden Lücken in unserem Verständnis der DMS-Multiphasenchemie weiter zu schließen, zielt das Projekt ADOniS darauf ab, (i) fortgeschrittene Laboruntersuchungen zur Gas- und Flüssigphasenchemie von DMS-Oxidationsprodukten durchzuführen, (ii) ein fortgeschrittenes Multiphasen-DMS-Chemiemodul zu entwickeln und (iii) Prozess- und 3D-Modelluntersuchungen durchzuführen. Die vorgeschlagenen detaillierten Laboruntersuchungen konzentrieren sich auf die OH-Oxidation von Gasphasenprodukten der ersten Generation, Hydroperoxymethylthioformat (HPMTF) und Dimethylsulfoxid (DMSO), sowie auf die Bildung von DMS-Oxidationsprodukten der zweiten Generation. Die detaillierten mechanistischen Untersuchungen werden mit einem Freistrahl-Strömungsreaktor durchgeführt. Weitere kinetische und mechanistische Untersuchungen werden sich auf die Chemie von DMS-Oxidationsprodukten in der wässrigen Phase konzentrieren. OH Radikalreaktionen von HPMTF-Surrogaten werden mit Hilfe eines Laser Flash Photolysis - Long Path Absorption (LFP-LPA) Systems untersucht. Weiterhin wird die Oxidation von MSA/MS- durch OH(aq) und die Oxidation von MSIA/MSI- durch O3(aq) in wässriger Phase untersucht. Ferner soll die Aufnahme von wichtigen DMS-Oxidationsprodukten an verschiedenen Aerosolpartikeln durch Kammerstudien untersucht werden. Die Bildung von DMS-Oxidationsprodukten in der Gasphase und deren Aufnahme auf injizierten Aerosolpartikeln wird mit einem CI-APi-TOF Massenspektrometer gemessen. Basierend auf den Ergebnissen der Laborstudien wird ein fortschrittliches DMS-Reaktionsmodul entwickelt und anschließend im Multiphasenchemiemodell SPACCIM für detaillierte Prozessstudien eingesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse über die wichtigsten DMS-Oxidationswege werden dann die Grundlage für eine aktualisierte Behandlung DMS in globalen Klimachemiemodellen (CCMs), hier ECHAM-HAMMOZ, bilden. Schließlich werden Simulationen mit ECHAM-HAMMOZ die Auswirkungen des verbesserten DMS-Mechanismus auf die globale atmosphärische DMS-Chemie untersuchen und die Auswirkungen auf das Klima und die zukünftige Sensitivität bewerten.
In den Karten werden Solarthermieanlagen und PV-Anlagen dargestellt. Bei den Solarthermie-Anlagen handelt es sich ausschließlich um solche Anlagen, die bei den verschiedenen Förderinstitutionen bekannt sind. Einen eigenen, hier nicht erfassten Datenbestand bilden die sogenannten PV-Inselanlagen, also z. B. solarbetriebene Parkautomaten oder Beleuchtungsanlagen und ähnliche netzferne Systeme. In Berlin sind mit Stand 31.12.2024 41.723 PV-Anlagen registriert, wovon der Großteil Kleinanlagen unter 30 kWp sind (40.234) und nur 329 größere Anlagen (> 100 kWp) sind. Sie haben eine installierte Leistung von insgesamt etwa 380,64 MWp, wovon auf die genannten größeren Anlagen etwa 22 % (84,75 MWp) der Gesamtleistung in Berlin fallen. Mit Abstand die meisten Anlagen und die größte Gesamtleistung befinden sich in den drei Bezirken Marzahn-Hellersdorf, Treptow-Köpenick und Pankow. Hinsichtlich der installierten Leistung fällt auch der Bezirk Lichtenberg mit 35,4 MWp auf, hier wird die deutlich geringere absolute Anlagenzahl durch einzelne Anlagen mit hoher installierter Leistung ausgeglichen. Bei Betrachtung der feinräumigeren Ebene der Postleitzahlbereiche zeigt sich, dass die randstädtischen Einzelhaussiedlungen mit ihrer hohen absoluten Anlagenzahl die meisten PLZ-Bereiche mit Leistungen über 1.000 kWp aufweisen. Auf den Gebäuden der öffentlichen Hand waren zum Datenstand 31.03.2024 insgesamt 1.021 PV-Anlagen mit einer Leistung von 61,94 MWp installiert. Mit 190 Anlagen sind im Bezirk Lichtenberg die meisten PV-Anlagen auf öffentlichen Gebäuden zu finden, gefolgt von Marzahn-Hellersdorf (158) und Pankow (138). Die höchste installierte Leistung erzielt der Bezirk Lichtenberg mit 11,32 MWp, dicht gefolgt von Charlottenburg-Wilmersdorf (8,76 MWp) und Marzahn-Hellersdorf (8,39 MWp). Die öffentliche Hand unterhält auch Gebäude außerhalb Berlins, auf denen vier PV-Anlagen installiert sind, die eine Leistung von 1,14 MWp haben. Tab. 1: Anzahl der PV-Anlagen und die installierte Anlagenleistung in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand Anlagenentwicklung PV-Anlagen 06.03.2025, Anlagen auf öffentlichen Gebäuden je Bezirk 31.03.2024, Stand der Stromeinspeisung 17.01.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur Da die Anlagen oft mehr Strom produzieren als zur Eigenversorgung benötigt wird, wird der überschüssige Strom ins Stromnetz eingespeist. Dabei hat sich die eingespeiste Menge seit 2012 kontinuierlich von ca. 43 GWh in 2012 auf den Wert von 78,402 GWh in 2023 gesteigert (siehe Abb. 5). Die absolut höchsten Mengen an Strom speisen entsprechend dem aktuellen Datenstand die Bezirke Marzahn-Hellersdorf (13.836,8 MWh) und Treptow-Köpenick (10.278,8 MWh) ein (vgl. Tab. 3). Deutlich ist ein Schwerpunkt der Stromeinspeisung in den nördlichen und östlichen Bezirken zu erkennen. In Friedrichshain-Kreuzberg wird am wenigsten Strom in das Netz eingespeist, dort befinden sich aber auch die wenigsten Anlagen mit einer geringen Gesamtleistung. Auf der kleinteiligeren Ebene der Postleitzahlenbereiche heben sich, wie bereits bei der installierten Leistung der Anlagen, erwartungsgemäß wieder deutlich die durch Einzelhausbebauung geprägten Wohngebiete hervor. Abb. 5: Stromeinspeisung der Photovoltaikanlagen auf der Ebene der Bezirke Berlins (Erfassungsstand 01.07.2024), Datenquelle: Energieatlas Berlin , basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur. Die relativen Deckungsraten der Photovoltaik schwanken in den Bezirken zwischen 2,4 % in Mitte und 12 % in Marzahn-Hellersdorf (vgl. Tab. 4). Die ermittelten relativen Deckungsraten zwischen Potenzial und Bestand für die Bezirke und Postleitzahlengebiete fallen auf den ersten Blick verhältnismäßig niedrig aus. Die Gründe dafür liegen jedoch in der Abweichung des theoretisch berechneten vom technisch realisierbaren Potenzial, die, um verlässliche Aussagen treffen zu können, im Einzelnen durch weitere Untersuchungen und Berechnungen konkretisiert werden müssten. Tab. 2: Relative Deckungsrate PV-Leistung in den Bezirken Berlins , Datenquelle: Solarcity Monitoringbericht, basierend auf Daten des Marktstammdatenregisters der Bundesnetzagentur, Stand 06.03.2024 Die aktuellsten Informationen über Photovoltaikanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich rund 421.000 Gebäude für die solare PV-Nutzung. Wenn die 45,7 km² theoretisch geeigneter Modulfläche für die Stromerzeugung mittels PV genutzt würden, könnten über PV-Anlagen mit 19,5 % Wirkungsgrad 7.929 GWh/a Strom erzeugt und 4,3 Mio. t CO2 eingespart werden. Tab. 3: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Photovoltaik auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer aufgeständerten Installation gen Süden berücksichtigt) (IP SYSCON 2022) Da kein zentrales Register existiert, steht derzeit kein umfassender Datensatz zur Anzahl der solarthermischen Anlagen in Berlin zur Verfügung. Im Rahmen des Monitorings des Masterplans Solarcity werden daher unterschiedliche Methoden entwickelt, um die Datenbasis zu verbessern. Auf Grundlage dieser methodischen Ansätze wird die Zahl der Solarthermieanlagen im Jahr 2024 auf etwa 8.900 geschätzt, bei einer gesamten Kollektorfläche von rund 94.300 m². Sowohl die kleinräumige Darstellung der Einzelanlagen als auch die Aggregation auf die Raumbezüge Postleitzahl- und Bezirksebene verdeutlichen, dass die größte Anzahl der Anlagen im Außenbereich der Stadt installiert sind. Auf Bezirksebene ist zu sehen, dass Schwerpunkte in den Bezirken Steglitz-Zehlendorf (1.224), Treptow-Köpenick (1.155), Marzahn-Hellersdorf (1.133) und Reinickendorf (1.122 ) in vorliegen (vgl. Tab. 6), hierbei handelt es sich vergleichbar zu der Situation im PV-Anlagenbereich um kleinere Objekte auf Ein- und Zweifamilienhäusern in privater Nutzung. Im Innenstadtbereich, in den Bezirken Friedrichshain-Kreuzberg (76 Anlagen), Mitte (104 Anlagen) und Charlottenburg-Wilmersdorf (209 Anlagen) sind dagegen deutlich weniger Anlagen installiert, dafür jedoch auch solche mit großem elektrischen Leistungs- bzw. Wärmegewinnungspotenzial (Kollektorfläche im Mittel 15-37 m²). Diese befinden sich auf Gebäuden mit öffentlicher oder industriell-gewerblicher Nutzung. Tab. 4: Anzahl der Solarthermie-Anlagen in den Bezirken Berlins (Erfassungsstand 31.03.2024) sowie der Solarthermie-Anlagen der öffentlichen Hand (Erfassungsstand 20.02.2024) im Jahr 2023 Datenquelle: Energieatlas Berlin . Die aktuellsten Informationen über Solarthermieanlagen in Berlin, wie beispielsweise ihre Standorte oder statistische Auswertungen zum Ausbau in den Bezirken, sind im Energieatlas Berlin in Form von Karten und Diagrammen abrufbar: https://energieatlas.berlin.de/ . Eine detaillierte Analyse des Solarausbaus in Berlin wird jährlich im Rahmen des Monitorings zum Masterplan Solarcity in einem gesonderten Bericht veröffentlicht: https://www.berlin.de/solarcity/solarcity-berlin/was-ist-der-masterplan-und-wo-stehen-wir/monitoring/ . Ergebnisse der Potenzialstudie zur Solarthermie Von den knapp 536.000 untersuchten Gebäuden eignen sich mehr als 464.000 Gebäude für die solare Thermie-Nutzung mit einer Modulfläche von insgesamt 66,2 km². Tab. 5: Ergebnisse der Solarpotenzialanalyse für Solarthermie zur Warmwasserbereitung auf Dachflächen in Berlin (Flachdächer werden mit einer gen Süden aufgeständerten Installation berücksichtigt) (IP SYSCON 2022). Die berechneten Werte der globalen Einstrahlung als Jahressummenwerte streuen in Berlin – betrachtet über alle Oberflächen der Stadt – zwischen einem Maximum von etwa 1220 kWh/(m²/a) und einem Minimum um 246 kWh/(m²/a). Die vom Deutschen Wetterdienst DWD angesetzte mittlere Jahressumme für Berlin beträgt 1032 kWh/(m²/a). Sehr niedrige Werte werden auf Dachflächen nur dann ermittelt, wenn Überdeckungen durch Bäume oder Verschattungen aus anderen Gründen vorliegen (vgl. Abb. 6). Abb. 6: Einfluss von Überdeckungseffekten durch Bäume sowie durch die Dachausrichtung auf die berechneten solaren Einstrahlungswerte von Gebäudedächern (Werte als mittlere Jahressummen in kWh/(m²/a)). Oben: berechnete Einstrahlungswerte der Oberflächenraster in der Auflösung 0,5 * 0,5 m², schwarz: Gebäudeumringe. Unten: links: Luftbildausschnitt Februar 2021, rechts: Luftbildauschnitt August 2020. Bilder: Luftbilder: Geoportal Berlin, DOP20RGBI (unten links); TrueDOP20RGB – Sommerbefliegung (unten rechts) Die höchsten Werte erreichen dagegen unbeschattete bzw. nicht überdeckte und nach südlichen Himmelsrichtungen ausgerichtete geneigte Dachflächen. Offene und unbeschattete vegetationsbedeckte Flächen wie das Tempelhofer Feld erreichen ebenfalls hohe Werte um 1000 kWh/(m²/a). Waldgebiete und baumbestandene Areale dagegen vermindern durch ihre Struktur und Schattenwurf die Einstrahlungswerte beträchtlich bis in den Bereich der niedrigsten Einstrahlungen um 250-300 kWh/(m²/a). HHier ist eine direkte Beziehung zu stadtklimatischen Effekten zu sehen, wie sie zum Beispiel in den Analysekarten der Klimamodellierung gezeigt werden (vgl. Umweltatlaskarte Klimaanalysekarten: Oberflächentemperatur 2022 ). Insofern deckt die Karte „Solarpotenzial – Einstrahlung“ (08.09.3) ein breites Anwendungsspektrum ab.
| Origin | Count |
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